Question

我有两个分类变量：大小1（参与者）和大小2（刺激），每个都有3个级别（小，中，大）。我想将参与者的规模与刺激的大小联系起来，并进行比较分析。例如，将SS与SM和SL进行比较，以查看尺寸S的参与者是否对相同的尺寸，中等或大的反应更多。另外，您认为是否也可以将组合分配给特定组以进行组大小级别的比较？

目前它看起来像这样：

do_magic
if [ $? -eq 0 ]; then
    ...

这应该是它的样子：

| Size1 | Size2 |
|-------|-------|
| S     | S     |
| M     | M     |
| L     | L     |
| S     | M     |
| M     | L     |
| S     | L     |
| M     | S     |
| L     | S     |
| L     | M     |

我会非常感谢每一个提示！

由于

Answer 1

如果您没有先入为主的想法，并且想要查看类别之间的可能关系，我建议您进行对应分析。在下面的链接中，您将在R。

中对此分析进行介绍

https://www.statmethods.net/advstats/ca.html

无论如何，您可以执行多项分析，以查找变量之间的关系。

Answer 2

也许您可以使用以下示例：

> my_data <- ToothGrowth
> res_aov <- aov(len ~ supp + dose + supp:dose, data = my_data)
> res_hsd <- TukeyHSD(res.aov, which = "supp:dose")

> res_hsd
Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = len ~ supp + dose + supp:dose, data = my_data)

$`supp:dose`
               diff        lwr        upr     p adj
VC:0.5-OJ:0.5 -5.25 -10.048124 -0.4518762 0.0242521
OJ:1-OJ:0.5    9.47   4.671876 14.2681238 0.0000046
VC:1-OJ:0.5    3.54  -1.258124  8.3381238 0.2640208
OJ:2-OJ:0.5   12.83   8.031876 17.6281238 0.0000000
VC:2-OJ:0.5   12.91   8.111876 17.7081238 0.0000000
OJ:1-VC:0.5   14.72   9.921876 19.5181238 0.0000000
VC:1-VC:0.5    8.79   3.991876 13.5881238 0.0000210
OJ:2-VC:0.5   18.08  13.281876 22.8781238 0.0000000
VC:2-VC:0.5   18.16  13.361876 22.9581238 0.0000000
VC:1-OJ:1     -5.93 -10.728124 -1.1318762 0.0073930
OJ:2-OJ:1      3.36  -1.438124  8.1581238 0.3187361
VC:2-OJ:1      3.44  -1.358124  8.2381238 0.2936430
OJ:2-VC:1      9.29   4.491876 14.0881238 0.0000069
VC:2-VC:1      9.37   4.571876 14.1681238 0.0000058
VC:2-OJ:2      0.08  -4.718124  4.8781238 1.0000000

注意：请确保您的数据框中的类别为factor。

Answer 3

首先，我假设数据比此处显示的更多，特别是反应的测量。

<强> 1。比较SS与SM和SL

我建议使用单因素方差分析

size_aov <- aov(var_reaction ~ Combination, data = df[Size1=="S",])

<强> 2。您是否认为还可以将组合分配给特定组以进行组大小级别的比较？

我按照建议的数据进行操作，请检查两个尺寸变量是否已订购。

df$group[df$Size1 == df$Size2] <- 1
df$group[as.numeric(df$Size1) < as.numeric(df$Size2)] <- 2
df$group[as.numeric(df$Size1) > as.numeric(df$Size2)] <- 3

R：创建关联和组变量

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